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O poder dos dados financeiros enriquecidos

Ao adicionar contexto à análise de dados, permitindo sua categorização ou classificação, é possível criar informações utilizáveis

- Liza Summer
- Liza Summer

A Mckinsey já deu a letra: a incorporação de dados em cada decisão e processo será o que define uma empresa como realmente "movida por dados" em alguns anos. E, com o Open Banking se popularizando, cada vez mais empresas estão adotando esse princípio ao usar os dados financeiros dos usuários para oferecer uma gama maior de possibilidades. 

Porém, para que isso de fato aconteça, apenas acessar os dados não é suficiente. É necessário extrair o contexto, ou valor, das informações obtidas a fim de realmente para que essas possam, de fato, fornecer inteligência para a empresa. Mas, como desbloquear todo o valor escondido atrás destes dados de forma automática? E, principalmente, sem ter que recorrer a diversos processos manuais?

Bem, no centro de todo o processo do uso dos dados do Open Finance, está o enriquecimento desses dados. Esse é o truque capaz de realmente agregar valor a qualquer tipo de informação. Trata-se do processo de pegar dados que num primeiro momento não possuem um padrão claro e acrescentar contexto adicional a eles, como categorizar ou classificar o dado, para melhor estruturar a informação e torná-la utilizável.

No âmbito financeiro, o enriquecimento de dados pode ajudar desde a automação de processos até a categorização de despesas, sem falar na tomada de melhores decisões. O enriquecimento dos dados fornece inteligência a partir dos dados financeiros através de previsão, agregação, ciência de dados e modelos de inteligência artificial com base na análise de milhões de transações.

Processos como scoring de crédito a partir de dados bancários, KYC, ou até mesmo a compreensão do comportamento financeiro dos usuários ficam mais fáceis à medida que os modelos de análise de dados das empresas se tornam mais precisos com o enriquecimento.

O uso dessas ferramentas ajuda tanto fintechs quanto as instituições tradicionais a interpretar e classificar as informações fornecidas nas próprias transações sem precisar recorrer a onerosos processos manuais.

Concessão de crédito

No caso do crédito, por exemplo, o enriquecimento de dados permite a verificação da renda do solicitante através da análise das movimentações nas contas dos usuários. Usando o mapeamento de padrões na frequência e quantidade de transações, bem como a combinação de certas palavras-chave, é possível identificar quais correspondem ou não à renda, ajudando na aprovação do crédito. 

Assim, é possível fornecer aos clientes com pouco histórico de crédito uma segunda oportunidade de empréstimo, permitindo que eles conectem suas contas e analisando automaticamente estas informações para identificar sua renda sem precisar solicitar o envio manual de documentos.

Além disso, ao analisar as transações dos clientes, é possível identificar uma série de indicadores adicionais para conferir como anda sua estabilidade financeira e sua capacidade de pagamento. Isto pode ser feito comparando transações financeiras em dois períodos de tempo ou analisando se o limite de cartão de crédito está sendo atingido e quando. 

Mesmo sendo a aplicação mais óbvia, não são somente as empresas de crédito que podem se beneficiar de dados enriquecidos.

Empresas de PFM, por exemplo, podem orientar seus usuários com melhores recomendações ao descobrir padrões de gastos ou identificar despesas recorrentes com assinaturas, por exemplo. Levantar as informações sobre este tipo de consumo pode ajudar as empresas a construir formas alternativas para avaliar a saúde e estabilidade financeira de um cliente e ajudá-lo a aumentar seu patrimônio.  

Provedores financeiros, por sua vez, podem usar os dados enriquecidos para  automatizar processos e tomar melhores decisões a partir do valor obtido dos dados brutos. 

E é importante lembrar que quando o Open Banking estiver totalmente implementado e rodando no Brasil, os bancos só publicarão dados brutos sobre as informações financeiras de seus clientes. E este processo de enriquecimento se fará extremamente necessário. 

Basicamente, caberá às empresas interpretar as informações advindas das fontes financeiras para entender quais dados correspondem a itens como contas, transações, saldos, etc., assim como produtos específicos como cartões de crédito ou previdência. Isto é, se a empresa não contar com um parceiro que já entregue estes dados prontos para usar.

Não importa a aplicação – o enriquecimento de dados é um facilitador essencial para extrair riqueza da enorme massa de informações que se pode obter com o movimento dos dados abertos. Reitero: não basta apenas acessar, é preciso interpretar estas informações para oferecer às organizações a possibilidade de desbloquear um valor antes inatingível. 

A opinião e as informações contidas neste artigo são responsabilidade do autor, não refletindo, necessariamente, a visão da SpaceMoney.